%%% Based on a TeXnicCenter-Template by Gyorgy SZEIDL.
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\chapter{Estado del arte}
\section{Fundamentos teóricos}
\subsection{Sistemas Convectivos}
En los trópicos, las nubes se producen en una variedad de tamaños que van desde pequeños cúmulos aislados no precipitantes hasta grandes cúmulos de nubes, que exhiben organización de mesoescala ($\geq$ 1000 km$^2$) y producen la mayor parte de la precipitación. Si bien todas las nubes afectan a la distribución vertical de calentamiento en la troposfera, son más significativos los efectos causados por grandes cúmulos de nubes, siendo ellos la base de la mayor parte del calentamiento total. Los grandes cúmulos de nubes se caracterizan por estar formados de amplias capas de nubes estratiformes, cuyos topes son vistos como escudos de nubes grises (cirrus) en las imágenes de satélite. Estas capas por lo general tienen 100-1000 km de dimensión horizontal.

Los sistemas convectivos (SC) en la atmósfera de la Tierra se encuentran en diversas escalas temporales  y espaciales, y juegan un papel importante en la distribución de la energía, el momentum, y la circulación general de masas. Adicionalmente, la precipitación asociada a esos sistemas es un elemento clave en el ciclo hidrológico tanto a escala regional como a global. Comúnmente, los Sistemas Convectivos de Mesoescala (MCS, por sus siglas en inglés) son definidos como sistemas de nubes asociadas a conjuntos de truenos y tormentas con áreas de precipitación contiguas. Por lo general, sus escalas horizontales se extienden 100 kilómetros o más en una dirección, y su ciclo de vida puede durar desde unas pocas horas hasta tanto como 2 a 3 días \cite{Carvalho2001}. Siendo fenómenos meteorológicos significativos, ya que las tormentas severas se asocian a menudo con ellos, por lo tanto el conocimiento sobre  su origen, maduración y extinción es un tema fundamental en ciencias de la atmósfera \cite{INOUE2009}. Por lo general, las nubes convectivas tropicales suelen evolucionar en grupos organizados en escudos que se fusionan en un solo escudo de nube de mesoescala \cite{Mathon2002}.

Todas estas definiciones  tienen en común que los sistemas de nubes de mesoescala se componen de un núcleo convectivo donde las fuertes lluvias se llevan a cabo a una escala típica de 10-100 km, asociada a un escudo estratiforme más ligero precipitante, así como a nubosidad cirriforme no precipitante de una escala típica de 100-1000 km. Los MCS se caracterizan además por un ciclo de vida, idealizado en tres fases: génesis, madurez y extinción, donde la relación del núcleo convectivo y la del bloque estratiforme evoluciona en el tiempo \cite{Fiolleau2013}.

Los sistemas convectivos son responsables de la mayor parte de las precipitaciones en las regiones tropicales, así como en latitudes templadas durante la temporada de verano, siendo también responsables de algunas condiciones climáticas extremas en diversas regiones de la tierra. El conocimiento de la evolución de los sistemas convectivos es de fundamental importancia para la comprensión del tiempo y el clima, sobre todo en los trópicos, por lo tanto es esencial mejorar el pronóstico de estos sistemas para reducir la vulnerabilidad a los daños por el clima extremo. La identificación de los parámetros de predicción de la evolución de un sistema convectivo, en función de su evolución anterior, podría contribuir de manera significativa en un sistema de pronósticos y proporcionar información importante para la creación de modelos de mesoescala \cite{Machado2004, Vila2008}. Sin embargo, a pesar de la importante contribución que tienen los sistemas convectivos en la  producción del tiempo atmosférico, los pronósticos de estos sistemas por lo general no son muy acertados \cite{Corfidi1996}.

La descripción observacional y la comprensión teórica de los sistemas convectivos ha aumentado de manera constante en los últimos años, proporcionando modelos conceptuales detallados de la organización convectiva, la circulación tridimensional del viento, la estructura térmica, la precipitación y los procesos de microfísica que ocurren en diferentes tipos de MCS \cite{Carvalho2001}. Bajo este contexto, los datos observacionales con suficiente resolución espacial obtenidos mediante  redes operativas de radiosondeos, radares meteorológicos, y experimentos de campo han sido esenciales para la comprensión de la génesis, madurez y extinción de los MCS \cite{Carvalho2001}.
 
En la Figura \ref{fig:scm}, se presenta un conjunto de MSCS ($\geq$ 1000 km$^2$), sobre la banda 4 (TIR) de una subescena de imagen meteorológica del Satélite Geoestacionario Operacional Ambiental GOES-13, también conocido como GOES-Este, cuya extensión cubierta corresponde a una zona tropical de latitudes ecuatoriales donde predomina el territorio colombiano, la cual fue tomada el 12 agosto de 2013 a las 21:15 horas de Tiempo Universal Coordinado (UTC). 

\begin{figure}[H]
	\centering
		\includegraphics[width=.8\textwidth]{img_scm.pdf}
	\caption{Sistemas Convectivos de Mesoescala sobre Colombia}
	\label{fig:scm}
\end{figure}

\subsection{Bases de datos espaciales}
Existen diversas aplicaciones en las cuales hay necesidad de gestionar datos geométricos, geográficos o espaciales, es decir datos relacionados con el espacio \cite{Michael2002}. Ante esta necesidad, diversas investigaciones sobre bases de datos espaciales han sido conducidas principalmente desde el área de Sistemas de Información Geográfica (SIG), en cuya comunidad ha habido un largo debate sobre la forma de representar dichos datos, coexistiendo en la actualidad dos enfoques diferentes: el discreto (objeto) en el cual la representación de datos espaciales se realiza empelando estructuras de datos vectoriales, donde cada uno los objetos dispuestos en el espacio tiene su propia representación geométrica, como por ejemplo los datos catastrales, y el continuo (espacio) en el que la representación de datos espaciales se realiza empleando estructuras de datos raster, donde se representa el espacio mismo, es decir, decir algo sobre cada punto del espacio, como por ejemplo las imágenes de satélite \cite{Guting1994}.

En este contexto, han emergido los sistemas manejadores de bases de datos espaciales (SMBDE) como completos motores de bases de datos que, además de la funcionalidad que proveen los SMBD estándar para los datos alfanuméricos, proporcionan un soporte especial para el almacenamiento, recuperación, gestión y consulta de datos espaciales, es decir, objetos en el espacio \cite{Schneider2008,Schneider2010}, facilitando la tecnología de base de datos requerida por los SIG y otras aplicaciones \cite{Guting1994}, donde para modelar y almacenar datos espaciales, han sido creados tipos de datos abstractos, comúnmente denominados tipos de datos geométricos, geográficos o espaciales, tales como ``point'', ``line'' y ``region'', los cuales proporcionan la abstracción necesaria para el modelado de la representación geométrica de los objetos en el espacio, así como sus relaciones, propiedades y operaciones \cite{Schneider1997a}.

Las investigación sobre bases de datos espaciales se han centrado en el soporte al modelado y la consulta de geometrías almacenadas en una base de datos, sin embargo, se ha observado en el mundo real que, muchos objetos cambian sus propiedades de una manera periódica \cite{Behr2006}. En las bases de datos tradicionales, los datos espaciales se consideran constantes a menos que se modifiquen explícitamente, por lo que este tipo de bases de datos no son muy adecuadas para la gestión de objetos en continuo movimiento \cite{Xiao2009}, tales como las nubes. Al respecto, se ha mostrado un creciente interés en las bases de datos temporales, por su capacidad para extender el conocimiento del estado actual del mundo real, mediante el almacenamiento del pasado, es decir de datos históricos, donde las investigaciones se han centrado en el almacenamiento histórico del tiempo transcurrido, es decir el pasado del mundo real, así como el tiempo transaccional, es decir los estados pasados de la base de datos \cite{Pelekis2006,Moreno2007}. 

En este sentido, durante las últimas décadas, los esfuerzos de las investigaciones se concentraron en tratar de lograr un tipo adecuado de integración entre estas dos sub-áreas de investigación en el campo de las bases de datos, dando origen a las bases de datos espacio-temporales, como resultado de la agregación de tiempo y espacio en un marco de trabajo único \cite{Erwig1999}.

\section{Trabajos relacionados}
El importante papel desempeñado por los sistemas convectivos de mesoescala (SCM) en el tiempo y el clima ha sido objeto de diversos estudios en muchas regiones \cite{Mattos2011}, existiendo numerosas investigaciones disponibles en el área de detección de nubes a partir de imágenes de satélite \cite{Goswami2012a}, que han sido la base de diversas técnicas tanto manuales como automáticas para realizar el seguimiento y pronóstico de nubes a partir de imágenes sucesivas de satélites meteorológicos \cite{Shukla2012}. 

Hasta mediados de 1980, se realizó la detección y seguimiento de SCM mediante técnicas manuales, cuyos estudios pioneros brindaron información interesante sobre la evolución del ciclo de vida de escudos nubosos fríos en relación con las condiciones meteorológicas \cite{Fiolleau2013}. Dichas técnicas, se basaban en la inspección visual de un conjunto de imágenes para identificar los componentes de las secuencias individuales de tiempo, siendo un trabajo dispendioso y subjetivo \cite{Machado1998}, para superar estas limitaciones, han sido propuestas diversas técnicas que se basan en algoritmos de seguimiento automático \cite{Fiolleau2013}.

Al respecto, todos los algoritmos de pronóstico tienen en cuenta las características de propagación y movimiento de los SCM \cite{Scofield2004}, siendo el pronóstico una estimación realizada en más de una escala de tiempo de pocas horas, por lo general 3-6 h \cite{Lensky2008,Levizzani2007,Mukhopadhyay2012}, en un lugar determinado, muy útil en la predicción inmediata del estado futuro y la evolución de un SCM \cite{Shukla2012,Zahraei2012a}. En este contexto, los datos de satélite, especialmente los adquiridos a partir de satélites geoestacionarios, ofrecen la oportunidad de realizar un seguimiento y estudio de la evolución de SCM, gracias a su visión global y alta frecuencia temporal, por lo general de 30 min, existiendo numerosos estudios que se han llevado a cabo para examinar las propiedades estructurales y de ciclo de vida de SCM a partir de dichos datos \cite{Shukla2012}.

A partir de los trabajos pioneros de Woodley et al. \cite{Woodley1980} varios autores alrededor del mundo han trabajado con diferentes métodos automatizados para realizar el seguimiento de SCM. Al respecto, en la literatura se encuentran dos metodologías que han sido ampliamente empleadas para el seguimiento de nubes a partir de imágenes meteorológicas: superposición de imágenes y patrones de correlación espacial \cite{Vila2008}.

En 1980, Woodley et al. \cite{Woodley1980} realizaron el seguimiento de SCM durante tres meses, en el experimento atmosférico tropical (GATE, por sus siglas en inglés) desarrollado en el marco del programa de investigación atmosférica global (GRAP, por sus siglas en inglés), aplicando un procedimiento automatizado basado principalmente en un criterio de velocidad de propagación. En 1987, Williams y Houze {Williams1987} propusieron otro método automatizado basado en un criterio de superposición de área mínima de SCM sobre imágenes sucesivas, y lo aplicaron para caracterizar algunos cúmulos de nubes durante una temporada de monzón en invierno cerca de Borneo. En 1992, Arnaud et al. \cite{Arnaud1992} propusieron un método automático similar, añadiendo algunos criterios que tienen en cuenta la segregación y agregación de los SCM, el cual fue aplicado en el seguimiento de SCM sobre África. Mapes y Houze en 1993 \cite{Mapes1993}, Chen et al. en 1996 \cite{Chen1996} y Chen y Houze en 1997 \cite{Chen1997} realizaron amplios estudios de seguimiento de SCM mediante la aplicación del método propuesto por Williams y Houze sobre la región oceánica Indo-Pacífica tropical. 

En 1997, Hodges y Thorncroft \cite{Hodges1997} propusieron un método de análisis similar al de Williams y Houze para obtener información de SCM en la región de África y el Océano Atlántico adyacente. En 1998, Machado et al. \cite{Machado1998} emplearon imágenes infrarrojas para estudiar la evolución de las propiedades morfológicas y radiométricas de las nubes sobre los ciclos de vida de los sistemas convectivos profundos sobre las Américas en latitudes tropicales y medias. En 2001, Mathon y Laurent \cite{Mathon2001} emplearon imágenes infrarrojas para hacer un seguimiento de MCS en la Región del Sahel en África durante la temporada de lluvias, y Carvalho y Jones \cite{Carvalho2001} emplearon un método sencillo, totalmente automatizado, y eficiente para determinar las propiedades estructurales y el seguimiento de escudos de nube asociados a sistemas convectivos a partir de correlación espacial en la región amazónica brasilera. En 2002 Morel y Senesi \cite{Morel2002} desarrollaron una técnica de seguimiento rápido de desarrollo de tormenta (RDT, por sus siglas en inglés), para realizar el seguimiento de MCS en Europa utilizando un umbral de temperatura de adaptación sobre imágenes infrarrojas. En 2004, Scofield et al. \cite{Scofield2004} realizaron una prueba mediante una técnica similar para determinar el movimiento de SCM en la región norteamericana de Océano Atlántico. En 2008, Vila et al. \cite{Vila2008} propusieron una técnica denominada ForTraCC (Forecasting and Tracking the Evolution of Cloud Clusters), para el seguimiento y pronóstico SCM a partir sus características radiométricas y morfológicas, unificando criterios propuestos por investigadores anteriores, la cual se caracteriza por su simplicidad y buenos resultados. En 2009, Das et al. \cite{Das2009} propusieron un algoritmo para el seguimiento y pronóstico de SCM, basado en una membrana activa de topología adaptativa para modelar el perfil de intensidad de la masa de nubes, considerando una serie de tales membranas sobre la región occidental de la India. 

Los estudios más recientes se encuentran en los trabajos de Hennon et al. \cite{Hennon2011}, Goswami y Bhandari \cite{Goswami2011} y Sieglaff et al. \cite{Sieglaff2011} (2011); Goswami y Bhandari \cite{Goswami2012, Goswami2012a}, Goyens et al. \cite{Goyens2012},  Kolios y Feidas \cite{Kolios2012}, Shukla y Pal \cite{Shukla2012} y Zahraei et al. \cite{Zahraei2012a} (2012); y Fiolleau y Roca \cite{Fiolleau2013} y Kolios et al. \cite{Kolios2013} (2013).

A partir de la revisión bibliográfica realizada, se evidencia que existe un conjunto de etapas que son comunes a la mayoría de trabajos, por lo tanto estas se pueden generalizar de la siguiente manera: i) detección: comprende las técnica de identificación de nubes correspondientes a SCM, ii) seguimiento: comprende las técnicas de monitoreo del movimiento de SCM a partir imágenes consecutivas, iii) pronóstico: comprende las técnicas de predicción de SCM basada en su evolución, a partir de instantes de tiempo anteriores y iv) verificación: comprende una metodología de validación de los resultados obtenidos en cada una de las etapas anteriores. Siendo la etapa de identificación, la más importante del proceso, puesto que se debe garantizar con exactitud que la nube es en efecto precipitante, condición necesaria para realizar su seguimiento y pronóstico de manera acertada. 

En la Tabla \ref{tab:antecedentes} se presentan el resumen de las principales características evidenciadas en la etapa de identificación de la mayoría de estudios relacionados con el seguimiento y pronóstico de nubes convectivas, entre las cuales se encuentran características inherentes a las imágenes meteorológicas empleadas, tales como: resolución espacial ($\Delta$x), resolución temporal ($\Delta$t) y resolución espectral ($\Delta$$\lambda$) y criterios paramétricos tales como un umbral de temperatura ($\Delta$T) asociado a la resolución radiométrica de la imagen y un umbral de área ($\Delta$A).

% Table generated by Excel2LaTeX from sheet 'Hoja2'
%\begin{table}[H]%[htbp]
  %\centering
  %\caption{Aspectos considerados durante la etapa de deteción de SCM}
    %%\begin{tabular}{p{1cm} p{1cm} p{1cm} p{1cm} p{1cm} p{1cm} p{1cm} p{1cm} p{1cm}}%{rrrrrrrrr}
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		%\begin{tabular}{cllrrrrrr}
    %\toprule
    %Año   & Autor(es) & Imágenes & $\Delta$x    & $\Delta$t    & Banda(s)  & Temperatura & Área  \\
    %\midrule
    %1980  & Woodley et al. \cite{Woodley1980} & SMS-1 & 4 km  & 30 min & IR    & $\leq$ 253 K &      \\
    %1985  & Klitch et al. \cite{Klitch1985} & GOES-5 & 4 km  & 30 min & VIS/IR & $\leq$ 243 K &      \\
    %1987  & Williams \& Houze \cite{Williams1987} & GMS-1 & 2.4 km & 180 min & IR    & $<$ 213 K & $\geq$ 5000 km$^2$ \\
    %1992  & Arnaud et al. \cite{Arnaud1992} & METEOSAT-4 & 5 km  & 30 min & IR    & $\leq$ 233 K &  \\
    %1996  & Chen et al. \cite{Chen1996} & GMS-1 & 5 km  &       & IR    & $\leq$ 235 K &       \\
    %1997  & Chen \& Houze \cite{Chen1997} & GMS-1 & 10 km &       & IR    & $\leq$ 235 K & $\geq$ 5000 km$^2$ &  \\
    %1997  & Hodges \& Thorncroft \cite{Hodges1997} & METEOSAT ISCCP-B3 & 150 km & 180 min & IR    & $\leq$ 258 K &       \\
    %1998  & Laurent et al. \cite{Laurent1998} & METEOSAT-4 & 5 km  & 30 min & IR    & $\leq$ 233 K & $\geq$ 5000 km$^2$ \\
    %1998  & Machado et al. \cite{Machado1998} & GOES-7 & 30 km & 180 min & IR    & $\leq$ 245 K & $\geq$ 1000 km$^2$ &  \\
    %2001  & Carvalho \& Jones \cite{Carvalho2001} & GOES-8 & 4 km  & 30 min & IR    & $\leq$ 235 K & $\geq$ 1000 km$^2$ &  \\
    %2002  & Machado et al. \cite{Machado2002} & GOES-8 & 4 km  & 30 min & IR    & $\leq$ 233 K & $\geq$ 5000 km$^2$ \\
    %2002  & Morel \& Senesi \cite{Morel2002} & METEOSAT  & 6 km  & 30 min & IR    & $\leq$ 243 K & $\geq$ 1000 km$^2$ \\
    %2008  & Vila et al. \cite{Vila2008} & GOES-8 & 4 km  & 30 min & IR    & $\leq$ 235 K & $\geq$ 2400 km$^2$ \\
    %2011  & Goswami \& Bhandari \cite{Goswami2011} & KALPANA-1 & 8 km  & 30 min & IR    & k-means &       \\
    %2011  & Sakamoto et al. \cite{Sakamoto2011} & GOES-12 & 4 km  & 30 min & IR    & $\leq$ 235 K &       \\
		%2011  & Sieglaff et al \cite{Sieglaff2011} & GOES-12 & 4 km  & 30 min & IR    & sin identificar &       \\
    %2012  & Goswami \& Bhandari \cite{Goswami2012} & KALPANA-1 & 8 km  & 30 min & IR    & k-means &       \\
    %2012  & Goswami \& Bhandari \cite{Goswami2012a} & KALPANA-1 & 8 km  & 30 min & IR    & k-means &       \\
    %2012  & Goyens et al. \cite{Goyens2012} & METEOSAT-8 & 3 km  & 15 min & IR    & $\leq$ 235 K & $\geq$ 3500 km$^2$ \\  
    %2012  & Shukla \& Pal \cite{Shukla2012} & KALPANA-1 & 8 km  & 30 min & IR    & $\leq$ 241 K &       \\
    %2013  & Fiolleau \& Roca \cite{Fiolleau2013} & METEOSAT-7 & 3 km  & 30 min & IR    & $\leq$ 235 K &       \\
    %\bottomrule
    %\end{tabular}}%
  %\label{tab:antecedentes}%
%\end{table}%

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%el objeivo de de este es revisar .....las diferentes tecnicas extración 